Variable dependiente e independiente psicologia
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Una variable independiente (IV) es una variable que el investigador manipula para investigar si provoca un cambio en otra variable. Esta otra variable, que se mide y se predice que depende de la IV, se denomina por tanto variable dependiente (VD).
Por ejemplo, en un experimento en el que se examina el efecto de la fatiga en la memoria a corto plazo, hay dos grupos: «fatigados» y «no fatigados». El grupo fatigado corre durante 10 minutos sin parar antes de ser sometido a la prueba. A ambos grupos se les da una lista de palabras que deben recordar inmediatamente después de leerla. En este ejemplo, la variable independiente sería «fatigado/no fatigado», ya que ha sido manipulada por el experimentador. La variable dependiente sería el número de palabras recordadas de la lista, ya que así se mide el rendimiento de los participantes.Las IVs y DVs sólo aparecen en los experimentos, ya que se predice una causa y efecto entre ambas (es decir, que los cambios en la IV conducirán directamente a cambios en la DV).Las IVs y DVs no aparecen en los estudios de correlación, ya que los estudios de correlación buscan una relación entre las co-variables, por lo que no se establece una causa y efecto, ya que se predice que las variables cambian en respuesta a la otra.
Ejemplos de variables independientes y dependientes en los estudios de investigación
Las variables dependientes e independientes son variables en la modelización matemática, la modelización estadística y las ciencias experimentales. Las variables dependientes reciben este nombre porque, en un experimento, sus valores se estudian bajo la suposición o exigencia de que dependen, por alguna ley o regla (por ejemplo, por una función matemática), de los valores de otras variables. Las variables independientes, por su parte, no se consideran dependientes de ninguna otra variable en el ámbito del experimento en cuestión[a] En este sentido, algunas variables independientes comunes son el tiempo, el espacio, la densidad, la masa, el caudal de un fluido,[1][2] y los valores anteriores de algún valor observado de interés (por ejemplo, el tamaño de la población humana) para predecir los valores futuros (la variable dependiente)[3].
De las dos, siempre es la variable dependiente cuya variación se estudia, mediante la alteración de los inputs, también conocidos como regresores en un contexto estadístico. En un experimento, cualquier variable que el experimentador manipule [aclaración necesaria] puede llamarse variable independiente. Los modelos y experimentos prueban los efectos que las variables independientes tienen sobre las variables dependientes. A veces, aunque su influencia no sea de interés directo, las variables independientes pueden incluirse por otras razones, como para tener en cuenta su posible efecto de confusión.
Datos categóricos
En la investigación sanitaria analítica suele haber dos tipos de variables. Las variables independientes son las que esperamos que influyan en las variables dependientes. Una variable dependiente es lo que ocurre como resultado de la variable independiente. Por ejemplo, si queremos explorar si las altas concentraciones de gases de escape de los vehículos influyen en la incidencia del asma en los niños, los gases de escape de los vehículos son la variable independiente, mientras que el asma es la variable dependiente.
Una variable de confusión, o factor de confusión, afecta a la relación entre las variables independiente y dependiente. Una variable de confusión en el ejemplo de los gases de escape de los coches y el asma sería la exposición diferencial a otros factores que aumentan los problemas respiratorios, como el humo de los cigarrillos o las partículas de las fábricas. Dado que no sería ético exponer a un grupo aleatorio de personas a niveles elevados de gases de escape de los vehículos,[1] un estudio que compare dos poblaciones con una exposición diferencial a los gases de escape de los vehículos se basaría en un experimento natural, o en una situación en la que esto ya se produzca debido a factores no relacionados con los investigadores. En este experimento natural, una comunidad que vive cerca de concentraciones más elevadas de gases de escape de los vehículos puede vivir también cerca de fábricas que contaminan o tienen tasas más elevadas de tabaquismo.
La ciencia de las variables independientes
En la investigación sanitaria analítica suele haber dos tipos de variables. Las variables independientes son lo que esperamos que influya en las variables dependientes. La variable dependiente es lo que ocurre como resultado de la variable independiente. Por ejemplo, si queremos explorar si las altas concentraciones de gases de escape de los vehículos influyen en la incidencia del asma en los niños, los gases de escape de los vehículos son la variable independiente, mientras que el asma es la variable dependiente.
Una variable de confusión, o factor de confusión, afecta a la relación entre las variables independiente y dependiente. Una variable de confusión en el ejemplo de los gases de escape de los coches y el asma sería la exposición diferencial a otros factores que aumentan los problemas respiratorios, como el humo de los cigarrillos o las partículas de las fábricas. Dado que no sería ético exponer a un grupo aleatorio de personas a niveles elevados de gases de escape de los vehículos,[1] un estudio que compare dos poblaciones con una exposición diferencial a los gases de escape de los vehículos se basaría en un experimento natural, o en una situación en la que esto ya se produzca debido a factores no relacionados con los investigadores. En este experimento natural, una comunidad que vive cerca de concentraciones más elevadas de gases de escape de los vehículos puede vivir también cerca de fábricas que contaminan o tienen tasas más elevadas de tabaquismo.